معرفی دوره

دوره مقدماتی یادگیری ماشین و علم داده با پایتون در سال ۲۰۲۵ با هدف آشنایی کامل علاقه‌مندان با مفاهیم پایه‌ای و ابزارهای ضروری در حوزه علم داده و یادگیری ماشین طراحی شده است. در این مسیر، دانشجویان از اصول اولیهٔ پایتون گرفته تا مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین و تحلیل داده را با مثال‌های عملی و پروژه‌های واقعی تجربه خواهند کرد.

این دوره مناسب کسانی است که قصد دارند وارد دنیای پردرآمد و پرچالش علم داده شوند و با کمترین دانش قبلی، گام به گام مهارت‌های خود را در برنامه‌نویسی پایتون، پردازش داده، ساخت مدل و استقرار آن تقویت کنند.

آنچه در این دوره خواهید آموخت

• مروری کامل بر سینتکس و ساختارهای اصلی پایتون برای تحلیل داده
• کار با کتابخانه‌های پایه همچون NumPy و Pandas برای پیش‌پردازش و کاوش داده‌ها
• مرحلۀ تقسیم داده به مجموعه‌های آموزش و آزمون
• پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون خطی و لجستیک
• آشنایی با مفاهیم درخت تصمیم و جنگل تصادفی (Random Forest)
• اصول شبکه‌های عصبی ساده و کاربرد آن‌ها با استفاده از TensorFlow و Keras
• ارزیابی مدل‌ها با معیارهای دقت، فراخوانی، F1-Score و منحنی ROC
• استقرار مدل روی وب‌سرویس ساده با Flask یا FastAPI
• آموزش مرتب‌سازی پروژه و مستندسازی با بهترین شیوه‌ها

پیش‌نیازها

برای موفقیت در این دوره، کافی است آشنایی حداقلی با مبانی کامپیوتر و منطق الگوریتمی داشته باشید. هیچ تجربهٔ قبلی در یادگیری ماشین لازم نیست؛ اما اگر با یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی ساده مثل جاوااسکریپت یا سی‌شارپ آشنا باشید، مسیرتان ساده‌تر خواهد بود.

• نصب پایتون نسخهٔ ۳.۷ به بالا
• آشنایی اولیه با محیط‌های توسعه مانند Jupyter Notebook
• درک ابتدایی از آمار و احتمال (میانگین، واریانس، توزیع‌ها)

مزایای دوره

• پشتیبانی آنلاین و جلسات پرسش و پاسخ هفتگی
• دسترسی همیشگی به منابع و کدهای نمونه
• تمرین‌های عملی و پروژه‌های واقعی از داده‌های ایران
• گواهی پایان دوره معتبر با امکان استعلام
• افزایش چشمگیر شانس استخدام در حوزه علم داده

بخش‌های اصلی دوره

• بخش ۱: مقدمات پایتون و محیط‌های کاری

  آشنایی با نصب، محیط‌های مجازی venv، کار با pip و مقدمات Jupyter.

• بخش ۲: پردازش داده با NumPy و Pandas

  کاوش داده، پاک‌سازی، دسته‌بندی، و دستکاری دیتافریم.

• بخش ۳: رگرسیون و طبقه‌بندی

  پیاده‌سازی رگرسیون خطی و لجستیک، ارزیابی و بهینه‌سازی.

• بخش ۴: درخت تصمیم و جنگل تصادفی

  مزایا و معایب، تنظیم ابرپارامتر با GridSearchCV.

• بخش ۵: شبکه‌های عصبی پایه

  معماری تک‌لایه و چندلایه با Keras و TensorFlow.

• بخش ۶: استقرار و عملیاتی‌سازی

  ساخت API ساده، قرار دادن مدل روی سرور و نکات امنیتی.

مثال‌های عملی

در ادامه یک مثال ساده از رگرسیون خطی با استفاده از scikit-learn می‌بینید:

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# بارگذاری داده‌ها
data = load_boston()
X, y = data.data, data.target

# تقسیم داده
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# آموزش مدل
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# پیش‌بینی و ارزیابی
predictions = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
print(f"Mean Squared Error: {mse:.2f}")
  

در این مثال ابتدا دیتاست boston بارگذاری می‌شود، سپس با تابع train_test_split آن را تقسیم و مدل رگرسیون را آموزش می‌دهیم. در نهایت خطای میانگین مربعات خروجی چاپ می‌شود.

نتیجه‌گیری و نکات کلیدی

این دوره شما را از نقطه صفر به سطحی می‌رساند که بتوانید پروژه‌های کوچک و متوسط علوم داده را آغاز کنید. با پشتکار و اجرای تمرین‌های هر بخش، مهارت شما در تحلیل داده، ساخت مدل و استقرار آن به‌سرعت رشد خواهد کرد.

• تمرین‌های روزانه، کلید حفظ دانش و تسلط بیشتر است.
• آشنایی با ابزارهای تصویری‌سازی مانند Matplotlib و Seaborn در تحلیل داده ضروری است.
• از منابع مستندات رسمی کتابخانه‌ها و مقالات به روز غافل نشوید.

همین امروز با دانلود دوره مقدماتی یادگیری ماشین و علم داده با پایتون ۲۰۲۵ اولین قدم را در مسیر تبدیل شدن به یک Data Scientist حرفه‌ای بردارید!